Подробное объяснение Aethir: игрок в области децентрализованного облачного вычисления с тремя треками
Развитие и прогресс больших моделей LLM и ИИ являются одними из величайших технологических достижений в истории человечества. Человечество вступило в эпоху ИИ, и в этом новом мире "вычислительная мощность" является самым дефицитным ресурсом.
Тенденция развития вычислительной мощности — это边缘计算, этот метод вычислений может эффективно снизить физическую задержку и стать основой для развития таких отраслей, как метавселенная, где требуются низкие задержки; Децентрализация распределенных облачных вычислений обладает гибкостью, низкой ценой и преимуществами против цензуры, и имеет очень широкие перспективы развития.
Aethir — это децентрализованная платформа для рендеринга в реальном времени на базе сети Arbitrum, которая предоставляет услуги вычислительной мощности уровня предприятия для игр, искусственного интеллекта и других компаний, объединяя GPU с высокой вычислительной мощностью, такие как H100.
Aethir уже сотрудничает с такими ведущими проектами облачных вычислений в отрасли, как io.net, Theta, а также с несколькими ведущими игровыми студиями и телекоммуникационными компаниями, ожидается, что годовой регулярный доход (ARR) в первом квартале 2024 года превысит 20 миллионов долларов.
Aethir Edge значительно снизил порог для обычных пользователей, чтобы продавать избыточную вычислительную мощность, и значительно расширил географическое покрытие сети Aethir.
Aethir уже получил 80 миллионов долларов от продажи NFT узлов проверок, что доказывает, что его перспективы и экономическая модель чрезвычайно привлекательны для широкой аудитории.
Часовая стоимость использования A100 сети Aethir значительно ниже, чем у других конкурентов, что дает явное конкурентное преимущество.
Предыстория Этира
Изменения в процессе развития человеческого общества зачастую осуществляются благодаря нескольким выдающимся научным изобретениям и достижениям. Каждый прорыв в науке непосредственно создает новую эпоху, более эффективную и процветающую.
Индустриальная революция, электрическая революция и информационная революция являются выдающимися технологическими достижениями в истории человечества, которые кардинально изменили облик человеческого общества, приведя к беспрецедентным изменениям в производительности и образе жизни. Теперь мы больше не можем вернуться к эпохе керосиновых ламп и передачи писем с помощью повозок. С рождением GPT человечество вступило в новую великую эру.
LLM постепенно освобождает человеческий интеллект, позволяя людям направлять свои ограниченные усилия и умственные способности на более творческое мышление и практику, таким образом, люди вступают в более эффективный мир.
Мы рассматриваем GPT как еще один прорыв в технологиях, изменяющий мир, не только из-за огромного прогресса GPT в понимании и генерации естественного языка, но и потому, что человечество в эволюции GPT поняло закономерности роста способности больших языковых моделей — а именно, что путем постоянного увеличения параметров модели и обучающих данных можно добиться экспоненциального роста способности модели LLM, и при достаточной вычислительной мощности этот процесс пока не имеет видимых ограничений.
Применение больших языковых моделей не ограничивается лишь пониманием человеческого языка и диалога, наоборот, это всего лишь начало. Как только машина получает способность понимать язык, это подобно открытию ящика Пандоры, освобождающему бесконечное пространство для воображения. Люди могут использовать эту способность ИИ для разработки различных разрушительных функций.
В настоящее время в различных пересекающихся областях технологий модели LLM уже начинают проявлять себя. От гуманитарных областей, таких как видеопроизводство и художественное творчество, до жестких технологических областей, таких как разработка лекарств и биотехнологии, нас ожидают кардинальные изменения.
В эту эпоху вычислительная мощность рассматривается как дефицитный ресурс, крупные технологические гиганты обладают богатством ресурсов, в то время как новые разработчики сталкиваются с барьерами на входе из-за недостатка вычислительных ресурсов. В новой эре ИИ вычислительная мощность — это сила, и тот, кто владеет вычислительной мощностью, имеет возможность изменить мир. GPU, будучи краеугольным камнем в области глубокого обучения и научных вычислений, играет в этом ключевую роль.
В быстро развивающейся области искусственного интеллекта (ИИ) мы должны осознать двойственную природу развития: обучение модели и вывод. Вывод касается функциональности и результатов ИИ моделей, в то время как обучение включает в себя сложный процесс, необходимый для построения интеллектуальных моделей, который включает алгоритмы машинного обучения, наборы данных и вычислительную мощность.
Например, в случае GPT-4, если разработчик хочет получить высококачественные выводы, ему необходимо получить полный базовый набор данных и огромные вычислительные мощности для обучения эффективной модели ИИ. Эти ресурсы в основном сосредоточены в руках таких отраслевых гигантов, как NVIDIA, Google, Microsoft и одна облачная вычислительная платформа.
Высокие вычислительные затраты и барьеры для входа препятствуют привлечению большего числа разработчиков и укрепляют позиции лидеров отрасли. У них есть большие базовые наборы данных и значительная вычислительная мощность, а также возможность постоянно увеличивать свои масштабы и снижать собственные затраты, что делает барьеры в отрасли еще более прочными.
Но мы не можем не задуматься, существует ли способ снизить вычислительные затраты и барьеры для входа в отрасль, используя технологии блокчейна? Ответ положительный. Децентрализация распределённых облачных вычислений как раз в этом временном контексте предлагает нам такое решение.
Несмотря на то, что в настоящее время вычислительная мощность дорогая и дефицитная, GPU не используется в полной мере. Это связано с тем, что до сих пор не появилась готовая система для интеграции этих распределенных вычислительных мощностей и их коммерческой эксплуатации. Вот типичные показатели использования GPU для различных нагрузок:
Большинство потребительских устройств с GPU относятся к первой тройке категорий, то есть бездействие (только что запустили и вошли в операционную систему Windows):
Использование GPU: 0-2%;
Общие производственные задачи (написание, простой просмотр): 0-15%;
Воспроизведение видео: 15 - 35%.
Указанные данные показывают: использование вычислительных ресурсов крайне низкое, и в мире Web2 нет эффективных мер по сбору и интеграции этих ресурсов. Однако Crypto и Децентрализация экономики блокчейна могут оказаться идеальным средством для решения этой проблемы. Криптоэкономика создает крайне эффективный глобальный рынок, благодаря уникальной токеномике и отсутствию централизованной системы, ценообразование ресурсов, их оборот и соответствие рыночным потребностям проходит очень эффективно.
Тенденции развития облачных вычислений
Развитие ИИ влияет на будущее человечества, а прогресс вычислительной мощности определяет развитие ИИ. С тех пор как в сороковых годах двадцатого века была изобретена первая вычислительная машина, вычислительные модели претерпели множество изменений. От громоздких больших компьютеров до легких ноутбуков, от покупки централизованных серверов до аренды вычислительной мощности, порог получения вычислительной мощности постепенно снижается. До появления облачных вычислений предприятия должны были самостоятельно закупать серверы и постоянно обновлять их с учетом технологических изменений, но появление облачных вычислений полностью изменило эту модель.
Основная концепция облачных вычислений заключается в том, что потребитель арендует серверы и получает к ним удаленный доступ, оплачивая в зависимости от объема использования. В настоящее время традиционные предприятия подвергаются разрушению со стороны облачных вычислений. В области облачных вычислений технология виртуализации является основным элементом. Виртуализированные серверы могут разделять мощный сервер на очень маленькие серверы и сдавать их в аренду, а также динамически перераспределять различные ресурсы.
Эта модель полностью изменила бизнес-ландшафт в индустрии вычислительных мощностей: раньше людям приходилось самостоятельно приобретать оборудование для вычислений, чтобы удовлетворить свои потребности в вычислительных мощностях; теперь достаточно просто оплатить аренду на сайте, чтобы получить доступ к качественным услугам вычислительных мощностей. Будущее облачных вычислений — это крайняя вычислительная технология. Поскольку традиционные централизованные системы находятся слишком далеко от пользователей, это может привести к определённой степени задержки. Хотя задержки можно оптимизировать, из-за ограничений скорости света их никогда не удастся полностью устранить.
Однако новые отрасли, такие как метавселенная, автономное вождение и телемедицина, имеют очень низкие требования к задержке, поэтому необходимо перемещать облачные серверы ближе к пользователям, что приводит к тому, что все больше мелких дата-центров размещается вокруг пользователей, и это называется краевыми вычислениями.
В отличие от централизованных провайдеров облачных вычислений, преимущества децентрализованных облачных вычислений заключаются в основном в:
Доступность и гибкость: получение доступа к чипам вычислительной мощности на таких платформах, как облачный сервис, обычно требует несколько недель времени, а высокопроизводительные модели GPU, такие как A100, H100 и другие, часто отсутствуют на складе. Кроме того, чтобы получить вычислительную мощность, потребителям обычно необходимо подписывать долгосрочные, негибкие контракты с этими крупными компаниями, что не только приводит к потерям времени, но и делает операции компаний более жесткими, теряя определенную гибкость. В отличие от этого, распределенные платформы вычислительной мощности позволяют получать вычислительную мощность в любое время и предлагают гибкий выбор оборудования, обладая большей доступностью.
Более низкая цена: благодаря использованию неактивных чипов, а также дополнительной токенизированной поддержке со стороны поставщиков сетевых протоколов и мощностей, распределенная сеть вычислений может предложить более низкие вычислительные мощности.
Антицензурность: такие системы, как io.net и Aethir, не позиционируют себя как системы без лицензий. На этапах запуска GPU, загрузки данных, обмена данными и обмена результатами были учтены вопросы соблюдения GDPR и HIPAA.
С дальнейшим развитием ИИ и продолжающимся дисбалансом между спросом и предложением на GPU, будет способствовать тому, что больше разработчиков перейдет к Децентрализация облачным вычислительным платформам. В то же время, в период бычьего рынка, из-за роста цен на криптовалюты, поставщики GPU будут зарабатывать больше прибыли, что будет стимулировать больше поставщиков GPU входить на этот рынок, формируя положительный эффект маховика.
Техническая проблема
1. Проблема параллелизации
Распределенные вычислительные платформы обычно объединяют поставку чипов с длинным хвостом, что означает, что отдельные поставщики чипов практически не могут в короткие сроки самостоятельно завершить сложные задачи обучения или вывода AI моделей. Если облачная вычислительная платформа хочет быть конкурентоспособной, она должна разбивать и распределять задачи с помощью параллелизации, чтобы сократить общее время выполнения и повысить вычислительную способность платформы.
Однако в процессе параллелизации возникает ряд проблем, включая то, как разбивать задачи (особенно для сложных задач глубокого обучения), зависимость данных и дополнительные расходы на связь между устройствами.
2. Риски замещения новых технологий
С увеличением капитальных вложений в исследования ASIC (специальные интегральные схемы) и таких новых изобретений, как тензорные процессоры (TPU), это может оказать влияние на GPU-кластеры децентрализованных вычислительных платформ.
Если эти ASIC могут предоставить хорошую производительность и при этом быть сбалансированными по стоимости, то рынок GPU, в настоящее время монополизированный крупными AI-организациями, может снова вернуться на рынок. Это приведет к увеличению предложения GPU, что повлияет на экосистему децентрализованных облачных вычислительных платформ.
3. Регуляторный риск
Поскольку децентрализованная облачная вычислительная система работает в нескольких юрисдикциях и может подпадать под действие различных законов и нормативных актов, могут возникнуть уникальные юридические и регуляторные проблемы. Требования к соблюдению, такие как законы о защите данных и конфиденциальности, также могут быть сложными и проблематичными.
На текущем этапе пользователями облачных платформ в основном являются профессиональные разработчики и учреждения, которые предпочитают длительное использование одной платформы и не будут произвольно менять её. Использование Децентрализация платформы или централизованной платформы — это лишь один из факторов, цена является лишь одним из соображений; эти пользователи придают большее значение стабильности сервиса. Поэтому, если Децентрализация платформа обладает мощными интеграционными возможностями и стабильной достаточной вычислительной мощностью, ей будет легче завоевать предпочтение этих клиентов и установить долгосрочные отношения сотрудничества и стабильный денежный поток.
Введение в платформу Aethir
Aethir Cloud является децентрализованной платформой для рендеринга в реальном времени, основанной на сети Arbitrum, которая помогает игровым и искусственным интеллектуальным компаниям напрямую доставлять свои продукты потребителям, агрегируя и интеллектуально перераспределяя новые и неиспользуемые GPU от предприятий, дата-центров, бизнеса по добыче криптовалюты и потребителей.
Одним из ключевых нововведений данного проекта является ресурсный пул, который объединяет распределенных участников вычислительной мощности на едином интерфейсе, предоставляя услуги клиентам по всему миру. Одной из основных характеристик ресурсного пула является то, что поставщики GPU могут свободно подключаться или отключаться от сети, что позволяет предприятиям или дата-центрам с неиспользуемыми устройствами участвовать в сети во время простоя, повышая гибкость поставщиков и коэффициент использования оборудования.
Операция экосистемы Aethir основана на трех основных инфраструктурах:
Контейнер (Container): Ключевая функция контейнера заключается в предоставлении услуг рендеринга в реальном времени и обеспечении «нулевой задержки» в опыте. Контейнер является фактическим местом облачных вычислений, он выполняет роль виртуальной конечной точки, исполняя и рендеря приложения. Это позволяет перенести нагрузку с локальных устройств на контейнеры.
Проверщик (Checker): Узел проверщика обеспечивает целостность сети Aethir и качество обслуживания, проверяя контейнер и его сервисные процессы. После выполнения задачи узел проверщика использует свой приватный
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
16 Лайков
Награда
16
2
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
RooftopVIP
· 15ч назад
Этот аккаунт стабильный, arb получил тупого покупателя
Aethir: Новичок в области децентрализованных облачных вычислений, который приложит усилия на трёх фронтах.
Подробное объяснение Aethir: игрок в области децентрализованного облачного вычисления с тремя треками
Развитие и прогресс больших моделей LLM и ИИ являются одними из величайших технологических достижений в истории человечества. Человечество вступило в эпоху ИИ, и в этом новом мире "вычислительная мощность" является самым дефицитным ресурсом.
Тенденция развития вычислительной мощности — это边缘计算, этот метод вычислений может эффективно снизить физическую задержку и стать основой для развития таких отраслей, как метавселенная, где требуются низкие задержки; Децентрализация распределенных облачных вычислений обладает гибкостью, низкой ценой и преимуществами против цензуры, и имеет очень широкие перспективы развития.
Aethir — это децентрализованная платформа для рендеринга в реальном времени на базе сети Arbitrum, которая предоставляет услуги вычислительной мощности уровня предприятия для игр, искусственного интеллекта и других компаний, объединяя GPU с высокой вычислительной мощностью, такие как H100.
Aethir уже сотрудничает с такими ведущими проектами облачных вычислений в отрасли, как io.net, Theta, а также с несколькими ведущими игровыми студиями и телекоммуникационными компаниями, ожидается, что годовой регулярный доход (ARR) в первом квартале 2024 года превысит 20 миллионов долларов.
Aethir Edge значительно снизил порог для обычных пользователей, чтобы продавать избыточную вычислительную мощность, и значительно расширил географическое покрытие сети Aethir.
Aethir уже получил 80 миллионов долларов от продажи NFT узлов проверок, что доказывает, что его перспективы и экономическая модель чрезвычайно привлекательны для широкой аудитории.
Часовая стоимость использования A100 сети Aethir значительно ниже, чем у других конкурентов, что дает явное конкурентное преимущество.
Предыстория Этира
Изменения в процессе развития человеческого общества зачастую осуществляются благодаря нескольким выдающимся научным изобретениям и достижениям. Каждый прорыв в науке непосредственно создает новую эпоху, более эффективную и процветающую.
Индустриальная революция, электрическая революция и информационная революция являются выдающимися технологическими достижениями в истории человечества, которые кардинально изменили облик человеческого общества, приведя к беспрецедентным изменениям в производительности и образе жизни. Теперь мы больше не можем вернуться к эпохе керосиновых ламп и передачи писем с помощью повозок. С рождением GPT человечество вступило в новую великую эру.
LLM постепенно освобождает человеческий интеллект, позволяя людям направлять свои ограниченные усилия и умственные способности на более творческое мышление и практику, таким образом, люди вступают в более эффективный мир.
Мы рассматриваем GPT как еще один прорыв в технологиях, изменяющий мир, не только из-за огромного прогресса GPT в понимании и генерации естественного языка, но и потому, что человечество в эволюции GPT поняло закономерности роста способности больших языковых моделей — а именно, что путем постоянного увеличения параметров модели и обучающих данных можно добиться экспоненциального роста способности модели LLM, и при достаточной вычислительной мощности этот процесс пока не имеет видимых ограничений.
Применение больших языковых моделей не ограничивается лишь пониманием человеческого языка и диалога, наоборот, это всего лишь начало. Как только машина получает способность понимать язык, это подобно открытию ящика Пандоры, освобождающему бесконечное пространство для воображения. Люди могут использовать эту способность ИИ для разработки различных разрушительных функций.
В настоящее время в различных пересекающихся областях технологий модели LLM уже начинают проявлять себя. От гуманитарных областей, таких как видеопроизводство и художественное творчество, до жестких технологических областей, таких как разработка лекарств и биотехнологии, нас ожидают кардинальные изменения.
В эту эпоху вычислительная мощность рассматривается как дефицитный ресурс, крупные технологические гиганты обладают богатством ресурсов, в то время как новые разработчики сталкиваются с барьерами на входе из-за недостатка вычислительных ресурсов. В новой эре ИИ вычислительная мощность — это сила, и тот, кто владеет вычислительной мощностью, имеет возможность изменить мир. GPU, будучи краеугольным камнем в области глубокого обучения и научных вычислений, играет в этом ключевую роль.
В быстро развивающейся области искусственного интеллекта (ИИ) мы должны осознать двойственную природу развития: обучение модели и вывод. Вывод касается функциональности и результатов ИИ моделей, в то время как обучение включает в себя сложный процесс, необходимый для построения интеллектуальных моделей, который включает алгоритмы машинного обучения, наборы данных и вычислительную мощность.
Например, в случае GPT-4, если разработчик хочет получить высококачественные выводы, ему необходимо получить полный базовый набор данных и огромные вычислительные мощности для обучения эффективной модели ИИ. Эти ресурсы в основном сосредоточены в руках таких отраслевых гигантов, как NVIDIA, Google, Microsoft и одна облачная вычислительная платформа.
Высокие вычислительные затраты и барьеры для входа препятствуют привлечению большего числа разработчиков и укрепляют позиции лидеров отрасли. У них есть большие базовые наборы данных и значительная вычислительная мощность, а также возможность постоянно увеличивать свои масштабы и снижать собственные затраты, что делает барьеры в отрасли еще более прочными.
Но мы не можем не задуматься, существует ли способ снизить вычислительные затраты и барьеры для входа в отрасль, используя технологии блокчейна? Ответ положительный. Децентрализация распределённых облачных вычислений как раз в этом временном контексте предлагает нам такое решение.
Несмотря на то, что в настоящее время вычислительная мощность дорогая и дефицитная, GPU не используется в полной мере. Это связано с тем, что до сих пор не появилась готовая система для интеграции этих распределенных вычислительных мощностей и их коммерческой эксплуатации. Вот типичные показатели использования GPU для различных нагрузок:
Большинство потребительских устройств с GPU относятся к первой тройке категорий, то есть бездействие (только что запустили и вошли в операционную систему Windows):
Указанные данные показывают: использование вычислительных ресурсов крайне низкое, и в мире Web2 нет эффективных мер по сбору и интеграции этих ресурсов. Однако Crypto и Децентрализация экономики блокчейна могут оказаться идеальным средством для решения этой проблемы. Криптоэкономика создает крайне эффективный глобальный рынок, благодаря уникальной токеномике и отсутствию централизованной системы, ценообразование ресурсов, их оборот и соответствие рыночным потребностям проходит очень эффективно.
Тенденции развития облачных вычислений
Развитие ИИ влияет на будущее человечества, а прогресс вычислительной мощности определяет развитие ИИ. С тех пор как в сороковых годах двадцатого века была изобретена первая вычислительная машина, вычислительные модели претерпели множество изменений. От громоздких больших компьютеров до легких ноутбуков, от покупки централизованных серверов до аренды вычислительной мощности, порог получения вычислительной мощности постепенно снижается. До появления облачных вычислений предприятия должны были самостоятельно закупать серверы и постоянно обновлять их с учетом технологических изменений, но появление облачных вычислений полностью изменило эту модель.
Основная концепция облачных вычислений заключается в том, что потребитель арендует серверы и получает к ним удаленный доступ, оплачивая в зависимости от объема использования. В настоящее время традиционные предприятия подвергаются разрушению со стороны облачных вычислений. В области облачных вычислений технология виртуализации является основным элементом. Виртуализированные серверы могут разделять мощный сервер на очень маленькие серверы и сдавать их в аренду, а также динамически перераспределять различные ресурсы.
Эта модель полностью изменила бизнес-ландшафт в индустрии вычислительных мощностей: раньше людям приходилось самостоятельно приобретать оборудование для вычислений, чтобы удовлетворить свои потребности в вычислительных мощностях; теперь достаточно просто оплатить аренду на сайте, чтобы получить доступ к качественным услугам вычислительных мощностей. Будущее облачных вычислений — это крайняя вычислительная технология. Поскольку традиционные централизованные системы находятся слишком далеко от пользователей, это может привести к определённой степени задержки. Хотя задержки можно оптимизировать, из-за ограничений скорости света их никогда не удастся полностью устранить.
Однако новые отрасли, такие как метавселенная, автономное вождение и телемедицина, имеют очень низкие требования к задержке, поэтому необходимо перемещать облачные серверы ближе к пользователям, что приводит к тому, что все больше мелких дата-центров размещается вокруг пользователей, и это называется краевыми вычислениями.
В отличие от централизованных провайдеров облачных вычислений, преимущества децентрализованных облачных вычислений заключаются в основном в:
Доступность и гибкость: получение доступа к чипам вычислительной мощности на таких платформах, как облачный сервис, обычно требует несколько недель времени, а высокопроизводительные модели GPU, такие как A100, H100 и другие, часто отсутствуют на складе. Кроме того, чтобы получить вычислительную мощность, потребителям обычно необходимо подписывать долгосрочные, негибкие контракты с этими крупными компаниями, что не только приводит к потерям времени, но и делает операции компаний более жесткими, теряя определенную гибкость. В отличие от этого, распределенные платформы вычислительной мощности позволяют получать вычислительную мощность в любое время и предлагают гибкий выбор оборудования, обладая большей доступностью.
Более низкая цена: благодаря использованию неактивных чипов, а также дополнительной токенизированной поддержке со стороны поставщиков сетевых протоколов и мощностей, распределенная сеть вычислений может предложить более низкие вычислительные мощности.
Антицензурность: такие системы, как io.net и Aethir, не позиционируют себя как системы без лицензий. На этапах запуска GPU, загрузки данных, обмена данными и обмена результатами были учтены вопросы соблюдения GDPR и HIPAA.
С дальнейшим развитием ИИ и продолжающимся дисбалансом между спросом и предложением на GPU, будет способствовать тому, что больше разработчиков перейдет к Децентрализация облачным вычислительным платформам. В то же время, в период бычьего рынка, из-за роста цен на криптовалюты, поставщики GPU будут зарабатывать больше прибыли, что будет стимулировать больше поставщиков GPU входить на этот рынок, формируя положительный эффект маховика.
Техническая проблема
1. Проблема параллелизации
Распределенные вычислительные платформы обычно объединяют поставку чипов с длинным хвостом, что означает, что отдельные поставщики чипов практически не могут в короткие сроки самостоятельно завершить сложные задачи обучения или вывода AI моделей. Если облачная вычислительная платформа хочет быть конкурентоспособной, она должна разбивать и распределять задачи с помощью параллелизации, чтобы сократить общее время выполнения и повысить вычислительную способность платформы.
Однако в процессе параллелизации возникает ряд проблем, включая то, как разбивать задачи (особенно для сложных задач глубокого обучения), зависимость данных и дополнительные расходы на связь между устройствами.
2. Риски замещения новых технологий
С увеличением капитальных вложений в исследования ASIC (специальные интегральные схемы) и таких новых изобретений, как тензорные процессоры (TPU), это может оказать влияние на GPU-кластеры децентрализованных вычислительных платформ.
Если эти ASIC могут предоставить хорошую производительность и при этом быть сбалансированными по стоимости, то рынок GPU, в настоящее время монополизированный крупными AI-организациями, может снова вернуться на рынок. Это приведет к увеличению предложения GPU, что повлияет на экосистему децентрализованных облачных вычислительных платформ.
3. Регуляторный риск
Поскольку децентрализованная облачная вычислительная система работает в нескольких юрисдикциях и может подпадать под действие различных законов и нормативных актов, могут возникнуть уникальные юридические и регуляторные проблемы. Требования к соблюдению, такие как законы о защите данных и конфиденциальности, также могут быть сложными и проблематичными.
На текущем этапе пользователями облачных платформ в основном являются профессиональные разработчики и учреждения, которые предпочитают длительное использование одной платформы и не будут произвольно менять её. Использование Децентрализация платформы или централизованной платформы — это лишь один из факторов, цена является лишь одним из соображений; эти пользователи придают большее значение стабильности сервиса. Поэтому, если Децентрализация платформа обладает мощными интеграционными возможностями и стабильной достаточной вычислительной мощностью, ей будет легче завоевать предпочтение этих клиентов и установить долгосрочные отношения сотрудничества и стабильный денежный поток.
Введение в платформу Aethir
Aethir Cloud является децентрализованной платформой для рендеринга в реальном времени, основанной на сети Arbitrum, которая помогает игровым и искусственным интеллектуальным компаниям напрямую доставлять свои продукты потребителям, агрегируя и интеллектуально перераспределяя новые и неиспользуемые GPU от предприятий, дата-центров, бизнеса по добыче криптовалюты и потребителей.
Одним из ключевых нововведений данного проекта является ресурсный пул, который объединяет распределенных участников вычислительной мощности на едином интерфейсе, предоставляя услуги клиентам по всему миру. Одной из основных характеристик ресурсного пула является то, что поставщики GPU могут свободно подключаться или отключаться от сети, что позволяет предприятиям или дата-центрам с неиспользуемыми устройствами участвовать в сети во время простоя, повышая гибкость поставщиков и коэффициент использования оборудования.
Операция экосистемы Aethir основана на трех основных инфраструктурах:
Контейнер (Container): Ключевая функция контейнера заключается в предоставлении услуг рендеринга в реальном времени и обеспечении «нулевой задержки» в опыте. Контейнер является фактическим местом облачных вычислений, он выполняет роль виртуальной конечной точки, исполняя и рендеря приложения. Это позволяет перенести нагрузку с локальных устройств на контейнеры.
Проверщик (Checker): Узел проверщика обеспечивает целостность сети Aethir и качество обслуживания, проверяя контейнер и его сервисные процессы. После выполнения задачи узел проверщика использует свой приватный